基于聲學(xué)信息的淡水魚品種識(shí)別及存活率預(yù)測(cè)模型建立.pdf_第1頁(yè)
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文檔簡(jiǎn)介

1、本文以常見淡水魚為研究對(duì)象,采集不同品種、不同條數(shù)淡水魚聲音信號(hào),運(yùn)用聲學(xué)技術(shù),提取了魚聲信號(hào)特征值,采用概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建了淡水魚品種識(shí)別模型,采用多元線性回歸方法建立了淡水魚存活率的預(yù)測(cè)模型。主要研究結(jié)果如下:
  1、采用語(yǔ)音分析技術(shù)提取了魚聲信號(hào)特征值。本文基于魚聲信號(hào)在時(shí)域波形上的不同提取了短時(shí)平均能量和短時(shí)平均過(guò)零率;基于小波分析理論在分析和處理非平穩(wěn)信號(hào)上的優(yōu)勢(shì),采用不同小波包分解尺度對(duì)魚聲信號(hào)進(jìn)行了頻段劃分,提取了各

2、頻段能量;并進(jìn)行了顯著性分析。結(jié)果表明在0.01顯著性水平下,不同品種不同條數(shù)淡水魚聲音信號(hào)短時(shí)平均能量、短時(shí)平均過(guò)零率均具有顯著差異,不同品種淡水魚聲音信號(hào)部分頻段能量(小波包分解尺度四層,13個(gè)頻段;五層,18個(gè)頻段;六層,31個(gè)頻段)具有顯著差異,不同條數(shù)鳊魚聲音信號(hào)部分頻段能量(四層,15個(gè)頻段;五層,28個(gè)頻段;六層,52個(gè)頻段)具有顯著差異,不同條數(shù)鯽魚聲音信號(hào)部分頻段能量(四層,15個(gè)頻段;五層,31個(gè)頻段;六層,61個(gè)頻

3、段)能量具有顯著差異,不同條數(shù)草魚聲音信號(hào)部分頻段能量(四層,14個(gè)頻段;五層,28個(gè)頻段;六層,58個(gè)頻段)具有顯著差異,可用于淡水魚品種識(shí)別模型以及存活率預(yù)測(cè)模型的建立。
  2、采用概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立了淡水魚品種識(shí)別模型,實(shí)現(xiàn)了對(duì)常見淡水魚品種的識(shí)別。本文詳細(xì)分析了概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器的特點(diǎn)、決策理論以及算法實(shí)現(xiàn),應(yīng)用于淡水魚品種分類識(shí)別中,并采集不同品種淡水魚的聲音信號(hào),提取特征值構(gòu)造成特征向量送入到分類器中進(jìn)行分類和判決,給

4、待分析的魚聲信號(hào)賦予一個(gè)類別標(biāo)識(shí),進(jìn)而實(shí)現(xiàn)了對(duì)淡水魚的品種識(shí)別,總分類準(zhǔn)確率為94.3%,其中,無(wú)魚的分類準(zhǔn)確率為77.3%,草魚的分類準(zhǔn)確率為100%,鳊魚的分類準(zhǔn)確率為100%,鯽魚的分類準(zhǔn)確率為100%。此外,本文還分析了不同平滑因子取值對(duì)淡水魚品種識(shí)別模型識(shí)別性能的影響,結(jié)果表明,當(dāng)平滑因子取值為9.0或10.0時(shí),分類準(zhǔn)確率最高。
  3、采用多元線性回歸方法建立了淡水魚存活率預(yù)測(cè)模型。采集了不同品種、不同條數(shù)淡水魚聲音

5、信號(hào)作為建立預(yù)測(cè)模型的樣本集,提取魚聲信號(hào)的特征值,構(gòu)建了特征向量,并采用不同的樣本劃分方法對(duì)樣本集進(jìn)行劃分,采用競(jìng)爭(zhēng)自適應(yīng)重加權(quán)采樣(CARS)方法結(jié)合多元線性回歸(MLR)方法,確定了淡水魚存活率的特征頻段,其中,鯽魚存活率典型的特征頻段為256~264Hz、352~360 Hz、376~384Hz,鳊魚存活率典型的特征頻段為48~56Hz、88~96Hz、120~128Hz、168~176Hz,運(yùn)用多元線性回歸(MLR)方法建立淡

6、水魚存活率的預(yù)測(cè)模型,并研究了頻段不同分解尺度以及不同樣本劃分方法對(duì)存活率預(yù)測(cè)模型性能的影響,結(jié)果表明:“短時(shí)平均能量+短時(shí)平均過(guò)零率+6層小波包分解頻段能量”組成的特征向量結(jié)合Rank-SPXY(m=10)樣本劃分方法建立的鯽魚存活率預(yù)測(cè)模型預(yù)測(cè)性能最優(yōu)(R=0.835, RPD=1.79);“短時(shí)平均能量+短時(shí)平均過(guò)零率+6層小波包分解頻段能量”組成的特征向量結(jié)合Rank-SPXY(m=5)樣本劃分方法建立的鳊魚存活率預(yù)測(cè)模型預(yù)測(cè)性

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